'''Grade Predictor by PaddlePaddle
Author: Fei Zhao
'''
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 数据处理，和使用Numpy实现时加载数据方式相同
def load_data():
    # 使用随机数模拟制造数据集
    N = 1000    # 数据集中样本数量
    # 每个样本包括4项，其中前面3项是各考核项目得分，第4项是相应的学生的总成绩
    feature_names = [ 'HP', 'RT', 'RC', 'G']
    feature_num = len(feature_names)
    print('feature_num:', feature_num)
    # 为了保持程序每次运行结果的一致性，此处设置固定的随机数种子
    np.random.seed(0)
    # 假设每个项目成绩的服从均值为85，标准差为10的正态分布
    data = 10*np.random.randn(N, feature_num)+85
    data[data<0] = 0
    data[data>100] = 100
    
    # 计算总成绩
    data[:, -1] =  0.40 * data[:, 0] + 0.12 * data[:, 1] + 0.48 * data[:, 2]

    # 将原数据集拆分成训练集和测试集
    # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试
    # 测试集和训练集必须是没有交集的
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]

    # 绘图显示制造的数据集中的总成绩分布
    # fig = plt.figure(figsize=(10,4))
    # ax1 = fig.add_subplot(121)
    # plt.hist(training_data[:, -1], bins=10, density=True, rwidth=0.9)
    # plt.xlabel('Scores')
    # plt.ylabel('Proportion')
    # ax1.set_title('Grades distribution of training dataset')
    # ax2 = fig.add_subplot(122)
    # plt.hist(test_data[:, -1], bins=10, density=True, rwidth=0.9)
    # plt.xlabel('Scores')
    # plt.ylabel('Proportion')
    # ax2.set_title('Grades distribution of test dataset')
    # plt.show()

    # 计算训练集的最大值，最小值
    maximums, minimums = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0)
    
    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(feature_num-1):
        data[:, i] = (data[:, i] - minimums[i]) / (maximums[i] - minimums[i])
    print('data.shape:', data.shape)    
    data[:, -1] =  0.40 * data[:, 0] + 0.12 * data[:, 1] + 0.48 * data[:, 2]

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]

    return training_data, test_data

# 2. 模型设计
class GPNet(paddle.nn.Layer):
    '''Grade Predictor Network'''
    # 在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数
    # 对于成绩预测的线性回归问题只需要一层全连接网络
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(GPNet, self).__init__()
        
        # 定义一层全连接层，输入维度是3，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=3, out_features=1)
    
    # 网络的前向计算,可重复调用__init__中已经声明的Layer变量
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

# 3. 训练配置
model = GPNet() # 声明定义好的线性回归模型
model.train() # 开启模型训练模式
train_data, test_data = load_data() # 加载数据
train_data = train_data.astype(np.float32)
test_data = test_data.astype(np.float32)
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

# 4. 训练过程
EPOCH_NUM = 200   # 设置外层循环次数，即遍历数据集的次数
BATCH_SIZE = 10   # 设置batch大小，每次喂入网络的样本数量
losses = []       # 存储随迭代次数变化的损失函数值

# 定义外层循环，负责多次遍历数据集
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
    # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
    np.random.shuffle(train_data)
    # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
    mini_batches = [train_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(train_data), BATCH_SIZE)]
    # 定义内层循环，负责数据集的一次遍历
    for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
        x = np.array(mini_batch[:, :-1]) # 获得当前批次训练数据
        y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 获得当前批次训练标签（真实房价）
        # 将numpy数据转为飞桨动态图tensor形式
        house_features = paddle.to_tensor(x)
        grades = paddle.to_tensor(y)
        
        # 前向计算
        predicts = model(house_features)
        
        # 计算损失
        loss = F.square_error_cost(predicts, label=grades)
        avg_loss = paddle.mean(loss)
        losses.append(avg_loss.numpy()[0])
        if iter_id%40==0:
            print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))
        
        # 反向传播
        avg_loss.backward()
        # 最小化loss,更新参数
        opt.step()
        # 清除梯度
        opt.clear_grad()

# 画出损失函数的变化趋势
plot_x = np.arange(0, len(losses), 100)
plot_y = np.array(losses[::100])
print(plot_x.shape)
print(plot_y.shape)
plt.plot(plot_x, plot_y)
plt.xlabel('batch')
plt.ylabel('average cost')
plt.show()

model.eval()
w, b = model.parameters()
w, b = w.numpy(), b.numpy()
print('----训练得到的网络模型参数----')
print('w: \n', w)
print('b: ', b)

# # 保存模型参数，文件名grade_predictor_model.pdparams
# paddle.save(model.state_dict(), 'grade_predictor_model.pdparams')
# print("模型保存成功，模型参数保存在grade_predictor_model.pdparams中")

# # 从模型参数文件中加载
# model_dict = paddle.load('grade_predictor_model.pdparams')
# model.load_dict(model_dict)
# model.eval()

# 某同学平时得分85，大报告老师评分92，学生评分94
x = np.array([[85, 92, 94]], dtype="float32")
grade = np.dot(x, np.array([0.40, 0.12, 0.48]))
predict_grade = model(paddle.to_tensor(x))
print('同学平时得分85，大报告老师评分92，学生评分94：')
print('实际应得分：', np.around(grade, 2))
print('预测得分：', np.around(predict_grade.numpy(), 2))